Baidu AI Infra tuyển mới tốt nghiệp vòng hai (3)

Mô hình lớn và tìm kiếm

1. Nguyên lý Beam Search là gì? Khác sampling trực tiếp thế nào?
2. Cách sinh Prompt, mục tiêu tối ưu, và loại task tương ứng
3. Giảm hallucination của mô hình lớn có những phương pháp phổ biến nào?
4. Khi độ chính xác tìm kiếm không cao, lần lỗi thế nào?
5. Giai đoạn recall và ranking, cái nào dễ thành nút thắt hơn?
6. Generative search có bảo đảm độ chính xác top-1 không? Cải thiện thế nào?
7. Ý tưởng cơ bản của generative ranking

Train và fine-tune mô hình

8. So sánh cách pretrain BERT vs GPT và khác biệt chi tiết train
9. Dựng dữ liệu train mô hình ranking thế nào? Mẫu dương/âm lệch thì xử lý ra sao?

Thực tiễn kỹ thuật

10. Trong dự án đã làm những tối ưu độ liên quan nào? Có kết quả đánh giá định lượng không?
11. Dịch vụ Agent bảo đảm high availability và robustness thế nào?